一種基于聯(lián)邦學習的個性化行為推薦方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111638487.2 申請日 -
公開（公告）號 CN114003821A 公開（公告）日 2022-02-01
申請公布號 CN114003821A 申請公布日 2022-02-01
分類號 G06F16/9535（2019.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 翟曉東;汝樂;王意洲;凌濤;凌婧 申請（專利權）人 江蘇奧斯汀光電科技股份有限公司
代理機構 南京瑞弘專利商標事務所（普通合伙） 代理人 徐激波
地址 210046江蘇省南京市棲霞區(qū)科創(chuàng)路1號2幢
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學習的個性化行為推薦方法，包括如下步驟：步驟1，采集用戶行為特征數(shù)據(jù)，對用戶行為特征數(shù)據(jù)進行分類，并根據(jù)用戶行為特征數(shù)據(jù)的類別劃分本地客戶端；對用戶行為特征數(shù)據(jù)進行標準化處理，再將標準化處理后的用戶行為特征數(shù)據(jù)構建成特征矩陣形式；步驟2，在本地客戶端建立本地模型；步驟3，基于服務器端與客戶端用戶的互動，在聯(lián)邦學習算法中加入雙重主觀邏輯模型，量化本地模型的聲譽值，最終將訓練好的的模型參數(shù)及其聲譽值上傳至服務器上。有利于隱私安全，將用戶的隱私保存在本地客戶端；還可以實現(xiàn)在個人用戶的推薦基礎上，進行團體推薦。